汇丰
Sr. Associate Director, Data and Analytics
Sr. Associate Director, Data and Analytics
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公人工智能
人工智能
Rag
云计算
大语言模型 (Llm)
数据管道
智能体 (Agent)
机器学习
检索增强生成
知识图谱
金融科技 (Fintech)
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
大型金融集团的AI技术专家岗，技术前沿、平台稳定、发展性强，但需适应金融行业的高要求与合规性约束。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
45K
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 780 个在招 · 其中人工智能 6 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 人工智能 · 61 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责为汇丰银行的数据与分析团队构建端到端的智能体（Agent），应用于开户、信贷评估、投资组合管理等核心业务流程
你需要利用RAG（检索增强生成）等技术，确保AI输出的可靠性、可解释性，并与内部系统集成，最终建立稳定、可复用的智能体模式，显著提升业务效率
最低要求
能够交付能显著减少开户与信贷工作流程中人工投入和周期的智能体
能够产出有依据、可解释的输出，并附有对经批准文档/数据的可追溯引用
能够实现稳定的生产运营（遵守SLA、低事件率、清晰的运维手册）
能够在团队间建立可复用的智能体模式（RAG模板、评估工具、防护栏）
工作职责
为指定工作流构建端到端智能体，覆盖：
KYC开户：案件分类、文件清单指导、实体/UBO摘要、异常路由支持
信贷评估：申请/财务摘要提取、契约追踪支持、信贷备忘录撰写辅助、将依据追溯至证据
投资组合管理：敞口概览、集中度监控支持、事件/新闻摘要、投资组合评审资料包辅助
实现具有强可靠性的RAG：摄入、分块、索引、重排、引用、新鲜度策略和访问控制
将智能体与内部服务/API和工作流工具（案件管理、知识库、数据服务）集成
工程化可预测行为：结构化输出、防护栏、拒绝/降级模式以及健壮的错误处理
构建评估与回归测试（黄金集、质量/安全指标、遥测与反馈循环）
确保运营就绪：监控、告警、审计日志、事件响应运行手册以及成本/延迟优化
与风险/合规/信息安全团队协作，以满足对敏感KYC和信贷信息的控制期望
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与国际顶级金融机构的核心AI项目，技术应用场景高价值、复杂度高
- 工作内容处于AI与金融交叉的前沿，能快速积累领域知识和前沿技术经验
- 跨国银行平台提供的系统化培训、技术规范和职业发展通道较为完善
- 具备扎实AI工程能力，尤其擅长RAG与智能体开发，并对金融行业技术合规性有浓厚兴趣或认知的资深工程师/技术专家
缺点 / 挑战
- 金融行业对AI模型的准确性、可解释性和合规性要求极高，技术实现难度大，需要平衡创新与风险
- 需要与风险、合规、安全等多个部门紧密协作，跨部门沟通和项目管理成本较高
- 银行内部技术体系通常较为庞大复杂，系统集成和运维的稳定性要求带来持续压力
角色解读
- 技术路线：可发展为AI架构师、首席工程师，专注于金融AI领域的前沿技术攻关
- 管理路线：凭借技术深度和项目经验，可转向技术团队负责人或数据技术总监，负责更大范围的技术战略
- 业务路线：成为AI与金融业务融合的专家，推动业务模式创新，向产品或解决方案负责人发展
- 设计并开发应用于银行核心业务流程（如开户、信贷）的AI智能体，将前沿AI技术转化为实际生产力
- 负责从数据处理、模型集成到生产运维的端到端技术方案，确保AI系统的可靠性、可解释性和安全性
- 作为技术专家，建立可复用的RAG和智能体架构模式，提升团队整体技术能力
- 精通RAG（检索增强生成）技术链，包括文档处理、向量数据库、排序与引用技术
- 具备大语言模型（LLM）应用开发经验，熟悉智能体（Agent）框架、提示工程和输出控制
- 拥有将AI系统与复杂企业内部系统（API、工作流）集成的工程实践能力
- 深刻理解金融风控、合规要求，并能在技术方案中落地相关控制措施
申请策略
- 在求职信或面试中，明确表达你对用技术解决金融业务问题的热忱，而不仅仅是技术实现
- 提前了解汇丰银行在金融科技或AI方面公开的战略、案例或技术博客，展示你的诚意和准备
- 详细描述你构建过的RAG系统或复杂AI Agent项目，突出技术栈、解决的具体问题和量化成果（如效率提升比例）
- 强调在金融、信贷、风控等敏感数据领域的AI项目经验，体现你对数据安全和合规的理解
- 列举你设计的系统稳定性保障措施，如监控、告警、回滚方案、评估框架等，证明你的生产环境工程能力
- 深入学习金融领域的知识，特别是KYC、信贷流程和相关监管要求，以便更好地理解业务需求
- 研究银行级AI应用的架构设计，关注模型治理、数据隐私、审计追溯等特殊要求
- 强化系统设计能力，确保构建的智能体具备高可用性、可监控和可维护性
面试指南
- 使用STAR法则，具体描述你在特定场景下，运用了哪些技术决策和工程手段，最终取得了什么量化或质化的结果
- 结合金融场景特点，从技术（如引用溯源、置信度校准）、流程（如人工复核节点）、规范（如审计日志）多层面阐述你的方案
- 强调你的沟通协调能力，如何理解不同部门的诉求，将技术方案与业务目标、合规要求对齐，并推动共识
- 请描述一个你从零开始设计和实现的RAG系统，遇到了哪些技术挑战（如检索精度、幻觉、上下文长度），你是如何解决的？
- 如何确保一个用于信贷决策辅助的AI Agent的输出是可靠、可解释且符合监管要求的？
- 在将AI智能体集成到现有企业系统中时，会遇到哪些非技术性障碍（如部门流程、权限管理）？你通常如何推动项目落地？
- 请分享你设计过的一个AI系统监控与评估方案，它如何帮助你持续改进模型和系统？
- 准备1-2个最能代表你技术深度和复杂性的项目，能够清晰阐述其架构、挑战与你的核心贡献
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活70
使命价值80
薪资福利
75中等
作为跨国金融巨头的高级技术岗位，薪资福利体系通常具备市场竞争力，但具体水平需结合个人经验与谈判情况。JD未披露具体薪资和福利细节。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
成长发展
90较高
该职位要求实现前沿的RAG和智能体技术在核心金融场景的落地，技术挑战大、成长空间足，且跨国银行平台提供系统化发展路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、智能体 (Agent)、大语言模型 (LLM)、检索增强生成、评估框架
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
工作模式明确为混合式办公（Hybrid Worker），提供了一定的灵活性。但作为金融科技核心项目，预期工作强度与责任会较大。
工作模式混合式弹性办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible working
使命价值
80较高
项目旨在利用AI提升银行核心业务效率，推动金融服务业的数字化转型，具有明确的业务价值和社会效率提升意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号make a real impression、materially reduce manual effort
创新程度积极采用新技术
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